大數據條件下的氣象保障應用分析

林琳

摘 ? 要：氣象信息化進程的不斷加速，以及互聯網技術的迅猛發展，使氣象數據的總量迅速增加。海量的氣象數據滿足“大數據”數據量大、種類繁多、處理需求速度快以及高價值的幾個特征。隨著當今社會進入了大數據時代，我國的氣象事業發展也與大數據技術結合，以嶄新的思維和技術去分析、挖掘海量的氣象數據，提高了預報、預警和綜合服務能力。文章就大數據條件下的氣象保障服務進行分析，對大數據和氣象大數據進行了一定的闡述，并對大數據對氣象保障的影響進行了初步分析。

關鍵詞：大數據;氣象數據;氣象保障

隨著社會、經濟、教育和科技的迅速發展，氣象科學與國計民生方方面面的關系越來越緊密，能夠提供準確而又精細的氣象保障服務，對經濟建設、社會發展和人類活動日益重要，氣象工作也前所未有地受到全社會的關注。伴隨著氣象信息化、智能化進程的不斷加速，氣象部門內部歷史累積的氣象數據不斷地增加。當前，氣象部門現存的氣象數據總量已經達到PB級，并且每年新增加的數據也接近PB級，較20世紀90年代增長了數千倍，并且仍在快速增長中。氣象資料數據包含各種類型的數據，包括：地面觀測數據、海洋觀測數據、衛星資料數據、雷達資料數據和數值預報產品數據等觀測數據和各類氣象產品產生的大量數據，這些氣象數據共同構成了氣象大數據。

1 ? ?氣象大數據的發展

1.1 ?大數據的內容

隨著高速互聯網、萬物互聯的物聯網不斷發展，世界步入了大數據時代。高速網絡、智能傳感器、移動互聯網、智能終端、云計算平臺、地理信息系統和高速計算機等多種技術共同發展的生態環境和技術平臺，成為了大數據技術快速發展的沃土。

在社會的發展過程中，互聯網技術飛速發展，由此在網絡中涌現出大量的各種數據，而這些數據的集合就構成了所說的大數據。大數據的本質并不在于“大”，而是在于它是以一種嶄新的思維角度和技術角度去分析和解剖這些海量數據。所以，大數據既是指海量的數據，也是指處理這些海量數據的技術和工具方法，另外，還指在如何利用這些海量數據時人們思維方式的轉變。研究大數據的目的在于有效地分析海量的數據，將這些數據中所蘊含的內容和相互關系給挖掘出來，然后用這些的信息指導人們的工作。所以說，大數據所詮釋的不只是數據的數量大，更是代表數據處理的一種手段與方法。與傳統的數據相比，兩者間的規模有很大的不同。更重要的是對數據的使用方式方法也截然不同。如今在處理、使用大數據時，往往需要借助很多的方式和各種技術才能完成[1]。

1.2 ?大數據的特征

隨著科學技術的不斷進步，大數據應用的場景越來越廣泛，其本身的特征也在不斷變化。在大數據這一概念剛出現的時候，其特征是需要處理的數據量大，處理和傳輸數據的速度要求高、數據類型的種類較多。近年來，隨著技術的發展和在經濟、商業活動中應用范圍的不斷擴展，在各行業大數據發掘出了巨大的商業價值。因此，體量（Volume）大、數據種類繁多（Varity）、數據處理速度要求（Velocity）快、擁有高價值（Value），這4個特征現在被普遍看作大數據的基本特征[2]。

1.3 ?氣象大數據的形成

氣象觀探測技術和數值預報模式的發展和氣象應用領域的不斷拓展，造成近年來各種類型的氣象數據呈幾何速度增長。就數據體量而言，氣象數據在當前的總量大約為23 PB，而每天產生的氣象數據量可達幾十個TB，可以說氣象行業已經進入了大數據時代。那么如何高效地利用這些海量的數據資源，用于短期和長期的氣候研究以及適應各種氣象保障工作，是氣象領域的研究課題之一。

氣象的精準預報需要多門學科的融合，提高天氣預報、天氣警報的準確性也需要引入新思想和新方法。用大數據的觀點來重新審視海量的氣象數據，可以改變以往處理氣象數據的方式和方法，解決之前氣象預報沒有關注過的問題[3]。

2 ? ?氣象大數據的內容和特征

2.1 ?氣象大數據的內容

氣象大數據主要是指在氣象領域圍繞智能預報和智慧服務，從氣象數據的采集、加工處理、預報預測、共享服務、存儲歸檔等氣象業務和科研工作的各個環節所產生的各類數據。主要有氣象觀測數據、在此基礎上加工形成的氣象產品數據，以及互聯網的氣象數據。

大數據這一概念誕生后，許多行業受到不同程度的沖擊，甚至有些理念是完全顛覆傳統的。氣象這門學科本身就與數據處理技術相因相生、相輔相成，大數據給氣象帶來了挑戰，也帶來了新時代的曙光。正確理解并探索、掌握大數據的方法、技術、理念，在從觀探測數據采集到專業化、智能化氣象預報預測和氣象應用領域的各個環節，提高氣象數據自動化處理能力和對氣象數據價值的高效深入挖掘，是今后一段時間氣象大數據的發展方向[4]。

2.2 ?氣象大數據的特征

當前氣象行業累積了海量的各型氣象數據，其數據量巨大，時間序列長，空間覆蓋廣，產品體系完備，已具大數據體量大的特征：（1）各類氣象數據種類豐富，從直接觀測數據到遙感觀測數據，從大氣物理變化觀測數據到大氣化學變化觀測數據，從大氣圈數據到海洋等多圈層觀測數據，滿足了大數據的種類繁多特征。（2）氣象行業數據增長飛快，氣象數據的采集過程通常是逐天、逐小時甚至是逐分鐘發生的，因此，對處理數據速度快這一需求也日益增長，滿足數據更新快的特征。（3）對于海量氣象數據的分析、處理與深入挖掘，不但服務于氣象行業本身，而且現今氣象與社會各行各業以及人們的生產、生活等聯系越來越緊密，融合其他相關數據就可以產生巨大價值，氣象數據完全滿足大數據的高價值特征[5]。

2.3 ?氣象大數據的分析

氣象部門的主要的任務之一就是對氣象數據進行分析，在基于大數據條件下的各類氣象資源的數據分析現今仍然處于相對起步的階段。近年來，大數據這一概念在各行各業的應用過程中不斷積累經驗，為氣象行業今后大量使用大數據分析技術提供了先進的方法和可靠的技術保證。基于大數據的環境，氣象數據的數量呈幾何數量增長，一方面，對于天氣氣候預測來說，就有了更多的初始化數據來進行更加精細的分析預報，一定程度上提高了預測結果的準確性;另一方面，對氣象數據分析的軟、硬件提出了更高的要求。

對于氣象學科而言，氣象數據的采集、存儲、挖掘分析等各個方面將受到大數據技術的深刻影響，但是從目前看來，其尚不能顛覆傳統的天氣預報方法，這是因為它不可能直接解決氣象科學機理問題。對于氣象學科的核心業務—氣象預報而言，相對于傳統的氣象數據，如今氣象大數據在天氣預報方式方法的本質上沒有改變，只是海量的氣象數據在新形勢和新潮流下的一種發展和延伸。

3 ? ?大數據在氣象保障中的應用

大數據時代，氣象保障服務在不斷地拓寬應用領域，從最基礎的天氣預報到短期、長期氣候預測、氣象防災減災、公共氣象服務等，一直為社會創造財富、減輕自然災害損失。大數據技術成為氣象保障服務不斷創新和完善的重要支撐。

3.1 ?在防災減災氣象保障中

我國自然災害頻發，防災減災是氣象部門最重要的職責之一。防災減災不僅需要完善預警系統和提高預警準確率，還要盡量提高提前預警時間，直接指導各級部門防災避災減少損失。應用氣象大數據，綜合提高預警時間和預測災害程度，將在這方面發揮巨大作用。對各種氣象災害來說，防患于未然是應對氣象災害的有效方式，所以災害預警顯得格外重要。要利用氣象大數據技術，健全氣象災害預警體系，充分發揮氣象部門在國家綜合防災減災救災中的預報監測先導作用，不斷提升氣象綜合防災減災救災的能力水平。

3.2 ?在農業生產氣象保障中

氣象大數據在農業生產中的應用已經實現，通過分析、研判各種氣象數據資料，提前預測短期氣候特征，指導農民農戶合理地安排各項生產，規避不利天氣因素，最大限度地降低由于氣象災害所造成的農業生產損失。可以通過結合氣象大數據分析，把洪澇、干旱、病蟲害易發時段等危害農作物生長的天氣預警信息準確、有效、及時地推送給農戶，合理指導農戶生產安排活動，盡量減少或減輕災害性天氣因素對農作物生長的影響。另外，還可以運用氣象大數據的天氣預警信息，提前預測季節性天氣特點，指導農戶提前規劃好銷售計劃，最大限度地減少天氣原因對農產品上市時的影響。同時，農業服務體系的建設對于現代氣象服務的需求一方面體現在對氣象資源本身的使用上，也就是各種氣象數據的分析，另一方面，也體現在為利用氣象資源服務農業生產所做的地面配套基礎設施建設。

3.3 ?在交通出行氣象保障中

氣象大數據在交通領域的應用也已經比較成熟，尤其是在航空氣象保障中，應用于航空氣象保障的數據，不僅包括普通的氣象數據，而且還要有更加精細的起降機場、航路、管制區的實況和預報數據，其保存的數據量是一般氣象數據的數倍以上，通過大數據技術提高天氣預報、危險天氣預警準確率對于保證飛行安全來說，有著重要意義。同時，應該對飛行、機場、管制部門等氣象用戶的關聯數據進行挖掘分析，根據各用戶的實際需求，向用戶定向推送定制的各類氣象產品來滿足用戶需求，實現氣象服務精細化。鐵路、公路交通氣象服務是通過對鐵路或公路沿線的天氣實況監測和天氣預測，及時、有針對性地發布危險天氣告警，減少氣象災害對道路交通的影響，避免在道路交通運輸中惡劣氣象條件造成的人民生命財產的巨大損失。通過氣象大數據技術及時提供道路交通氣象災害的應急預警，建立道路交通氣象的實時監測、信息自動收集、危險天氣警報業務系統，不僅是氣象部門增強保障能力、拓寬保障領域、提高保障質量、發揮氣象保障效益的重要途徑，也是實現道路交通運輸安全、暢通和高效的重要保障之一。

4 ? ?結語

專業氣象保障業務近年來從最初的天氣預報單一模式發展到現在的短期、長期氣候預測、氣象防災減災、公共氣象服務等方面，不斷探索和應用大數據技術，使之逐漸融入并服務于各類氣象保障工作。海量的氣象數據與海量的行業數據交叉融合，進而能夠快速、全面地分析研究對象的變化規律和變化趨勢，因此，需要在氣象數據和其他不同行業數據之間確立一些合理的規則，進而能夠運用各種模型來對未來進行預測、評估。然而，在實現氣象大數據的過程中，“數據壁壘”是一個實實在在的障礙，不但需要建立雙方及多方的信息基礎環境進行數據的融合，而且對各個行業的數據都需要充分理解，并進行融合以至深度分析。發展氣象大數據，勢必要打破行業間的“數據壁壘”，真正做到各類數據共享，才能更大限度地實現氣象大數據的價值。如今，氣象與經濟發展和社會生活息息相關，因此，發展氣象大數據大有作為，一定能為國家、為社會創造更多的財富。

[參考文獻]

[1]邁耶·舍恩伯格.大數據時代[M].杭州：浙江人民出版社，2012.

[2]李社宏.大數據時代氣象數據分析應用的新趨勢[J].陜西氣象，2014（2）：41-44.

[3]沈文海.再析氣象大數據及其應用[J].中國信息化，2016（1）：85-96.

[4]唐作佳，鄧樹榮，唐小琴.大數據在氣象服務中的應用與分析[J].農業災害研究，2018（3）：28-29.

[5]李社宏.大數據時代氣象數據分析應用的新趨勢[J].陜西氣象，2014（2）：41-44.